GeoPandas的用法
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了解数据结构与数据读写方法

GeoPandas主要实现两个主要的数据结构, GeoSeries 和 GeoDataFrame ,分别是 Pandas Series 和 DataFrame 的子类。 开始使用 数据结构:GeoSeries GeoSeries 本质上是…

2025-03-27

2
GeoPandas地图制图

GeoPandas提供了一个用于制作地图的高级接口 Matplotlib 库。 其地图绘制功能与GeoSeries或GeoDataFrame使用 plot() 方法一样便于操作。 一些示例数据: 查看数据。 我们现在可以绘制这些GeoDa…

2025-02-4

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管理投影

坐标参考系统 CRS(坐标参考系统 , Coordinates Reference System)非常重要,其意义在于GeoSeries或GeoDataFrame对象中的几何形状是任意空间中的坐标集合。 CRS可以使Python的坐标与地…

2025-02-4

4
数据处理方法

几何操作 geopandas在shapely库中提供了所有几何操作的工具。 请注意,所有用于创建不同空间数据集(如创建交叉点或差异)新形状的集合理论工具的文档可以在设置操作页面上查找。 创建方法 GeoSeries.buffer(dist…

2025-02-7

5
其他

地理编码 geopandas.geocode.geocode(strings, provider='googlev3', **kwargs) 对字符串列表进行地理编码,并在几何列表中返回包含生成点的GeoDataFra…

2025-02-7

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介绍

为了方便学习Python语言,基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开,对照书中内容进行学习,在线编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面直接编写,便于作及时的说明和解释。

在数据科学、机器学习及深度学习的领域里,Jupyter是一个强大的工具,它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体,让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展,Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中,从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。





平台内核

目前平台提供配置好的计算时内核供运行使用。后期会根据需求增加公用内核及内核中的默认类库。 相关语言运行环境与类库一般由 Conda 库提供最新版本。

  • Python 3.11 [系统]
  • Python 3.12 [Conda]
  • R 4.4 [Conda]


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